dotnet源码学习网成立了

打造DotNet资源分享站点
一位拥有五年DotNet开发经验的程序员,面对DotNet资源稀缺的问题,决定创建一个专门分享DotNet源码的网站,旨在为DotNet开发者提供学习资源。网站提供了作者自己的一些项目源码,包括USB狗操作核心类库、数据加密类库等。

从事dotnet开发5年了,从一开始的1.0框架到vs2003,再到现在的vs2005,期间经历了太多的困难和乐趣。

但是,有一点让我始终耿耿于怀,就是dotnet的资源实在太少了,dotnet的开源代码 也不多,特别是适合初学者的更少。

但是,这几年来,我开发和参与开发的项目至少有几十个,其中也有很多有意思值得学习的东西,但是,可惜的是,这些代码随着时间的流逝,也渐渐找不到了,现在要用那些代码还有重新写,一些新人要问一些简单的代码怎么处理,我也要化比较长的时间来向他们解释。

我就想,难道不能有一个提供dotnet源码的地方吗?

上网找了一些,但没有一个令我满意的,很多都是提供编译好的程序,不提供源码,对于bs系统更是如此,让人很上火。

于是,我就决定建立一个提供百分百源码的网站,让大家可以自由的学习dotnet源码,也算为我们的dotnet程序员作一点贡献。

网站地址是http://www.codestudy.cn

我已经把我的一些源码提供出来了,比如

USB狗操作核心类库源码 http://www.codestudy.cn/showtopic-2.aspx

数据加密类库和实例 http://www.codestudy.cn/showtopic-4.aspx

丰田美国公司的车行管理系统(外包)源码 http://www.codestudy.cn/showtopic-3.aspx

等等,我将陆续整理我以前开发的源码,提供给大家。

也希望更多的网友们提供您的代码,让我们互相学习,共同进步。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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